İstatistikler ve Büyük Veri

Veri setimdeki küme sayısını belirlemek için siluet grafiği kullanmaya çalışıyorum. Veri kümesi treni göz önüne alındığında, aşağıdaki matlab kodunu kullandım Train_data = full(Train); Result = []; for num_of_cluster = 1:20 centroid = kmeans(Train_data,num_of_cluster,'distance','sqeuclid'); s = silhouette(Train_data,centroid,'sqeuclid'); Result = [ Result; num_of_cluster mean(s)]; end plot( Result(:,1),Result(:,2),'r*-.');` Ortaya çıkan arsa, küme sayısı …

34 data-visualization  clustering  matlab 

Belirli bir şekilde sıralanmamış bir veri kümesine sahibim, ancak açıkça çizildiğinde iki farklı eğilime sahiptir. İki seri arasındaki net ayrım nedeniyle basit bir doğrusal regresyon burada yeterli olmaz. İki bağımsız doğrusal trend çizgisini elde etmenin basit bir yolu var mı? Kayıt için Python kullanıyorum ve makine öğrenimi de dahil olmak …

34 time-series  python  curve-fitting 

Hepsi düğümlerin rastgele değişkenlerini temsil ediyor gibi görünmekte ve (muhtemelen yönlendirilmiş) kenarlar vasıtasıyla (in) bağımlılığı göstermektedir. Bayesian'ın bakış açısıyla özellikle ilgileniyorum.

34 causality  neural-networks  multilevel-analysis  graphical-model 

X ve Y arasında korelasyon yoktur (-.01); Bununla birlikte, X'i Y'yi öngören çoklu bir regresyona yerleştirdiğimde, üç (A, B, C) diğer (ilişkili) değişkenlerin yanı sıra, X ve diğer iki değişken (A, B) Y'nin önemli belirleyicileridir. A, B) değişkenleri, regresyon dışındaki Y ile anlamlı şekilde ilişkilidir. Bu bulguları nasıl yorumlamalıyım? X, …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Neden bir çapraz doğrulama prosedürü bir modele aşırı uyum sağlama problemini aşmaktadır?

34 regression  model-selection  cross-validation 

Yakın zamanda yapılan bir atamada, boyutları 64'ten (8 x 8 görüntüler) 2'ye düşürmek için MNIST rakamlarında PCA kullanmamız söylendi. Daha sonra rakamları bir Gauss Karışım Modeli kullanarak kümelemek zorunda kaldık. Yalnızca 2 ana bileşen kullanan PCA, farklı kümeler vermez ve sonuç olarak, model yararlı gruplar oluşturamaz. Bununla birlikte, 2 bileşenli …

34 classification  clustering  pca  dimensionality-reduction  tsne 

Rastgele Orman paketinden değişken önem taşıyan çıktıları nasıl yorumlayacağımı anlamakta güçlük çekiyorum. Doğruluktaki ortalama düşüş genellikle "her bir özellikteki değerlere izin verilmesinden model doğruluğunda azalma" olarak tanımlanır. Bu, özellik hakkında bir bütün olarak mı yoksa özellik içindeki belirli değerler hakkında mı? Her iki durumda da, Doğruluktaki Ortalama Düşüş söz konusu …

34 r  machine-learning  classification  random-forest 

Bayes Teoreminin "Bayesian modeli" kullanıldığı bir model diyebilir miyim? Korkarım böyle bir tanım çok geniş olabilir. Peki tam olarak bir Bayesian modeli nedir?

34 machine-learning  bayesian 

Test testi neden ki-kare testine tabi tutuluyor? 2 ( ln LBir L T m O d E l - ln Ln, u l l m O d E l ) ~ Χ2dfBir L t- dfn u l l2(ln⁡ Lalt model−ln⁡ Lnull model)∼χdfalt−dfnull22(\ln \text{ L}_{\rm alt\ model} - \ln \text{ L}_{\rm …

34 distributions  chi-squared  likelihood-ratio 

Sevgili millet - Açıklayamayacağım tuhaf bir şey fark ettim, ya sen? Özetle: bir lojistik regresyon modelinde bir güven aralığı hesaplamaya yönelik manuel yaklaşım ve R işlevi confint()farklı sonuçlar verir. Hosmer ve Lemeshow'un Applied Logistic Regresyon (2. Basım) bölümünden geçiyorum . 3. bölümde, oran oranını ve% 95 güven aralığını hesaplama örneği …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

Bunun, kitaptan çıkan bir ev ödevi problemi olduğunu söyleyerek başlayacağım. Beklenen değerleri bulmak için birkaç saat harcadım ve hiçbir şey anlamadığımı belirledim. CDF'sine sahip olsun . Bul bu değerleri olan bulunmaktadır.XXXF(x)=1−x−α,x≥1F(x)=1−x−α,x≥1F(x) = 1 - x^{-\alpha}, x\ge1E(X)E(X)E(X)αα\alphaE(X)E(X)E(X) Buna nasıl başlayacağımı bile bilmiyorum. Hangi değerinin bulunduğunu nasıl belirleyebilirim ? Ayrıca CDF ile …

34 self-study  expected-value 

Ben fonksiyonunun fonksiyonel formu keşfetmek için kullanılabilir tekrarlanabilir prosedürleri hakkında merak ediyorum y = f(A, B, C) + error_termbenim tek giriş gözlemler bir dizi nerede ( y, A, Bve C). Lütfen işlevsel biçiminin fbilinmediğini unutmayın. Aşağıdaki veri kümesini göz önünde bulundurun: AA BB CC DD EE FF == == == …

34 regression  machine-learning  algorithms  model-selection  data-mining 

Karar ağaçları çok anlaşılabilir bir makine öğrenme yöntemi gibi görünüyor. Oluşturulduktan sonra, bazı uygulamalarda büyük avantaj sağlayan bir insan tarafından kolayca denetlenebilir. Karar Ağaçlarının pratikte zayıf yanları nelerdir?

34 machine-learning  nonparametric  cart 

Biri bana 'zayıf öğrenen' ifadesinin ne anlama geldiğini söyleyebilir mi? Zayıf bir hipotez olması mı gerekiyor? Zayıf bir öğrenici ile zayıf bir sınıflandırıcı arasındaki ilişki konusunda kafam karıştı. İkisi de aynı mı yoksa bir fark var mı? Adaboost algoritmasında T=10,. Bununla ne kastedilmektedir? Neden seçiyoruz T=10?

34 classification  svm  terminology  adaboost  pac-learning 

İnsanların SVM ve Çekirdekler üzerine çok çaba sarf ettiğini ve Makine Öğreniminde bir başlangıç ​​olarak oldukça ilginç göründüğünü gördüm. Ancak, (her zaman) (Yapay Sinir Ağı) açısından neredeyse her zaman daha iyi bir çözüm bulmamızı beklersek, bu dönemde başka yöntemler denemenin anlamı nedir? İşte bu konudaki kısıtlarım. Sadece Denetimli Öğrenmeyi düşünüyoruz; …

33 machine-learning  svm  kernel-trick  supervised-learning